公开(公告)号：CN115098613A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210779490.4

申请日：2022-07-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 许佳捷 ,  徐愿

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2457 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种轨迹数据的追踪与预测方法、装置及介质，适用于轨迹追踪技术领域。将待预测轨迹数据进行聚类初始化得到网络初始化参数；根据网络初始化参数对第一基模型参数更新，将支持集内的轨迹数据输入至参数更新后的第一基模型得到初始化结果，进一步损失处理得到损失结果；根据损失结果对第二基模型参数更新，将查询集内的预测轨迹数据输入至参数更新后的第二基模型以得到预测结果。该方法通过获取待预测轨迹数据，可以来自冷启动用户或冷启动路径对应的数据，基于元学习的模型对待预测轨迹数据进行追踪与预测，由于元学习可以解决移动信令轨迹的少样本问题，解决了现有的追踪预测无法支持冷启动用户及冷启动路径的预测问题。

公开(公告)号：CN115098613B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210779490.4

申请日：2022-07-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 许佳捷 ,  徐愿

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2457 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种轨迹数据的追踪与预测方法、装置及介质，适用于轨迹追踪技术领域。将待预测轨迹数据进行聚类初始化得到网络初始化参数；根据网络初始化参数对第一基模型参数更新，将支持集内的轨迹数据输入至参数更新后的第一基模型得到初始化结果，进一步损失处理得到损失结果；根据损失结果对第二基模型参数更新，将查询集内的预测轨迹数据输入至参数更新后的第二基模型以得到预测结果。该方法通过获取待预测轨迹数据，可以来自冷启动用户或冷启动路径对应的数据，基于元学习的模型对待预测轨迹数据进行追踪与预测，由于元学习可以解决移动信令轨迹的少样本问题，解决了现有的追踪预测无法支持冷启动用户及冷启动路径的预测问题。